import torch
print(torch.__version__)

# 1. 创建无初始化矩阵， 缺点：矩阵内部数据为内存中缓存的乱七八糟的数据，基本属于垃圾数据
# x1 = torch.empty(5,3)
# print(x1)

# 2. 创建有初始化的矩阵
# x2 = torch.rand(5,3)
# print("x2: ", x2)

# 3. 创建一个全零的矩阵，类型为long
# x3 = torch.zeros(5, 3, dtype = torch.long)
# print("x3: ", x3)

# 4. 直接通过数据创建张量
x4 = torch.tensor([2.5,2.3])
print(x4)

# 5. 通过已有的一个张量创建相同尺寸的新张量
#  5.1 把原张量改成一个全为1的张量
x4 = x4.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)
print("x4: ", x4)
# x5 = x4.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)
# print("x5: ", x5)

#  5.2 利用randn_like方法得到相同张量尺寸的一个新张量, 并且采用随机初始化来对其赋值
y = torch.randn_like(x4, dtype=torch.float)
print(y)
# 6. torch.Size函数本质上返回的是一个tuple, 因此它支持一切元组的操作
print(y.size())









